Sintesi del progetto
ERADICATE nasce per affrontare una delle sfide più urgenti della medicina moderna: gestire e interpretare l’enorme quantità di dati che accompagna la diagnosi e il trattamento dei tumori. Il progetto sviluppa strumenti basati su Intelligenza Artificiale per supportare oncologi e patologi nell’analisi di immagini diagnostiche, dati clinici e informazioni genomiche, con l’obiettivo di migliorare la precisione terapeutica e ridurre i tempi decisionali.
Obiettivi
L’obiettivo è costruire algoritmi capaci di integrare fonti eterogenee di dati, fornendo ai clinici un supporto affidabile per definire percorsi terapeutici personalizzati. ERADICATE vuole contribuire alla medicina di precisione tramite strumenti che riducono l’incertezza diagnostica, aumentano la comprensione dei profili dei pazienti e facilitano scelte terapeutiche basate su evidenze oggettive.
Problemi e necessità
La cura dei tumori richiede l’interpretazione simultanea di referti clinici, imaging ad alta risoluzione e dati molecolari, un compito complesso che espone a errori e richiede molto tempo. L’assenza di strumenti integrati rallenta il lavoro dei medici e può ridurre l’efficacia delle terapie. ERADICATE risponde alla necessità di automatizzare parte di queste analisi con sistemi capaci di interpretare correttamente grandi volumi di dati e di restituire informazioni clinicamente utili.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha sviluppato modelli di Machine Learning per analizzare immagini diagnostiche, estrarre informazioni rilevanti e correlare dati clinici e patologici. È stato inoltre creato un ambiente digitale che consente di testare algoritmi su dati complessi, riducendo tempi di elaborazione e aumentando la capacità interpretativa. Le prime applicazioni mostrano miglioramenti nella lettura delle immagini, nella comprensione dei percorsi di malattia e nella predizione di indicatori clinicamente rilevanti.
Impatti
ERADICATE può contribuire a diagnosi più rapide e accurate, riducendo sovra‑trattamenti, errori interpretativi e tempi di attesa. Il supporto digitale ai clinici migliora la qualità del processo diagnostico e la personalizzazione delle terapie, con benefici diretti per i pazienti in termini di efficacia dei trattamenti, riduzione degli effetti collaterali e migliore qualità della vita.
Settori di applicazione
Oltre all’Oncologia, anche Radiologia, Anatomia Patologica, Ricerca Clinica e Sanità Digitale possono trarre vantaggio dalle metodologie sviluppate. Le tecniche di analisi automatizzata delle immagini e integrazione multimodale dei dati possono essere adottate da ospedali, centri di ricerca, università e aziende per sviluppare soluzioni diagnostiche più efficienti e scalabili.
